可靠的图像地理定位对于若干应用来说至关重要，从社交媒体地理标记到假新闻检测。最先进的地理定位方法超越了图像从图像的地理位置估算的任务。但是，没有方法评估图像的适用性，这导致不含地理位置线索的图像的不可靠和错误的估计。在本文中，我们定义了图像定位的任务，即地理位置图像的适用性，并提出了一种选择性预测方法来解决任务。特别是，我们提出了两个新颖的选择功能，利用地理定位模型的输出概率分布来推断出不同尺度的定位。我们的选择功能与最广泛使用的选择性预测基线进行基准测试，在所有情况下都表现优于它们。通过弃权预测不可定位的图像，我们将地理位置精度从城市规模提高到70.5％，从而使当前的地理位置模型可靠地对现实世界应用。
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We present POTATO, the Portable text annotation tool, a free, fully open-sourced annotation system that 1) supports labeling many types of text and multimodal data; 2) offers easy-to-configure features to maximize the productivity of both deployers and annotators (convenient templates for common ML/NLP tasks, active learning, keypress shortcuts, keyword highlights, tooltips); and 3) supports a high degree of customization (editable UI, inserting pre-screening questions, attention and qualification tests). Experiments over two annotation tasks suggest that POTATO improves labeling speed through its specially-designed productivity features, especially for long documents and complex tasks. POTATO is available at https://github.com/davidjurgens/potato and will continue to be updated.
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二维超声心动图中的标准视图已经建立了良好，但是获得的图像的质量高度依赖于操作员的技能，并进行了主观评估。这项研究旨在通过定义一组新的特定领域质量指标来为超声心动图图像质量提供客观评估管道。因此，可以自动化图像质量评估以增强临床测量，解释和实时优化。我们开发了深层神经网络，用于对超声心动图框架的自动评估，这些评估是从11,262名成年患者中随机采样的。私有超声心动图数据集由33,784帧组成，以前在2010年至2020年之间获得。深度学习方法被用来提取时空特征，并根据平均绝对误差评估了图像质量指标。我们的质量指标涵盖了解剖学和病理元素，以分别提供解剖学可见性，清晰度，深度增益和预先理解性的多元评估评分。
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机器学习中的不确定性量化（UQ）目前正在引起越来越多的研究兴趣，这是由于深度神经网络在不同领域的快速部署，例如计算机视觉，自然语言处理以及对风险敏感应用程序中可靠的工具的需求。最近，还开发了各种机器学习模型，以解决科学计算领域的问题，并适用于计算科学和工程（CSE）。物理知识的神经网络和深层操作员网络是两个这样的模型，用于求解部分微分方程和学习操作员映射。在这方面，[45]中提供了专门针对科学机器学习（SCIML）模型量身定制的UQ方法的全面研究。然而，尽管具有理论上的优点，但这些方法的实施并不简单，尤其是在大规模的CSE应用程序中，阻碍了他们在研究和行业环境中的广泛采用。在本文中，我们提出了一个开源python图书馆（https://github.com/crunch-uq4mi），称为Neuraluq，并伴有教育教程，用于以方便且结构化的方式采用SCIML的UQ方法。该图书馆既专为教育和研究目的，都支持多种现代UQ方法和SCIML模型。它基于简洁的工作流程，并促进了用户的灵活就业和易于扩展。我们首先提出了神经脉的教程，随后在四个不同的示例中证明了其适用性和效率，涉及动态系统以及高维参数和时间依赖性PDE。
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深度学习方法为多级医学图像细分实现了令人印象深刻的表现。但是，它们的编码不同类别（例如遏制和排除）之间拓扑相互作用的能力受到限制。这些约束自然出现在生物医学图像中，对于提高分割质量至关重要。在本文中，我们介绍了一个新型的拓扑交互模块，将拓扑相互作用编码为深神经网络。该实施完全基于卷积，因此非常有效。这使我们有能力将约束结合到端到端培训中，并丰富神经网络的功能表示。该方法的功效在不同类型的相互作用上得到了验证。我们还证明了该方法在2D和3D设置以及跨越CT和超声之类的不同模式中的专有和公共挑战数据集上的普遍性。代码可在以下网址找到：https：//github.com/topoxlab/topointeraction
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发现药物目标相互作用（DTI）是一个非常有前途的研究领域，具有巨大的潜力。通过计算方法对药物和蛋白质之间可靠的相互作用的准确鉴定，这些方法通常利用从不同数据源检索到的异质信息，可以提高有效药物的发展。尽管随机行走和基质分解技术被广泛用于DTI预测中，但它们有几个局限性。通常以无监督的方式进行基于步行的嵌入生成，而矩阵分解中的线性相似性组合会扭曲不同视图提供的单个见解。为了解决这些问题，我们采用多层网络方法来处理多样化的药物和靶向相似性，并提出了一个新颖的优化框架，称为多重相似性基于DEEPSWALK的矩阵分解（MDMF），以进行DTI预测。该框架统一了嵌入的产生和相互作用预测，药物的学习矢量表示以及目标不仅保留了所有超层和特定层特异性局部不变性的高阶接近性，而且还可以近似与其内部产品的相互作用。此外，我们开发了一种集成方法（MDMF2A），该方法集成了MDMF模型的两个实例化，优化了Precision-Recall曲线（AUPR）和接收器操作特征曲线（AUC）下的面积。关于现实世界DTI数据集的实证研究表明，我们的方法在四种不同的环境中对当前最新方法实现了统计学上的显着改善。此外，对高度排名的非相互作用对的验证也证明了MDMF2A发现新型DTI的潜力。
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尽管对图像分类任务的表现令人印象深刻，但深网络仍然难以概括其数据的许多常见损坏。为解决此漏洞，事先作品主要专注于提高其培训管道的复杂性，以多样性的名义结合多种方法。然而，在这项工作中，我们逐步回来并遵循原则的方法来实现共同腐败的稳健性。我们提出了一个普遍的数据增强方案，包括最大熵图像变换的简单系列。我们展示了Prime优于现有技术的腐败鲁棒性，而其简单和即插即用性质使其能够与其他方法结合以进一步提升其稳健性。此外，我们分析了对综合腐败图像混合策略的重要性，并揭示了在共同腐败背景下产生的鲁棒性准确性权衡的重要性。最后，我们表明我们的方法的计算效率允许它在线和离线数据增强方案轻松使用。
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